À ce stade, vous devriez savoir ce qu'est le big data, comment il est apparu, où il est utilisé et pourquoi il est utile. Mais qu'en est-il de l'avenir de l'analyse des big data? Le big data va-t-il changer le monde? Ou seront-elles oubliées dans quelques mois?
J'ai rassemblé certaines des prédictions les plus populaires sur le big data pour vous aider à comprendre ce que vous pouvez en attendre à l'avenir.
1. Les volumes de données ne feront qu'augmenter
Les experts en big data affirment que le volume de données produites va croître de manière exponentielle. Selon le rapport Data Age 2025 d'IDC, d'ici 2025, la quantité de données pourrait atteindre 175 zettaoctets. C'est 40 fois plus que le volume de données en 2013.
2. L'apprentissage automatique va continuer à se développer
Comme l'a dit Wei Li, vice-président et directeur général d'Intel, chaque année, l'apprentissage automatique devient de plus en plus sophistiqué. Nous l'utilisons dans les voitures à conduite autonome, les dispositifs de détection des fraudes et le big data, et le nombre de façons dont nous l'utilisons ne fera qu'augmenter. En effet, l'apprentissage automatique dépend de la quantité de données fournies en entrée. Plus la quantité de données augmente, plus la précision des résultats de l'apprentissage automatique augmente.
En outre, pendant longtemps, l'apprentissage automatique n'était pas accessible à la plupart des entreprises, car les plateformes open source dominaient ce domaine. Cela signifie que les entreprises qui souhaitaient mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans leurs processus devaient configurer elles-mêmes les solutions, et la plupart d'entre elles souffraient d'un manque de compétences dans ce domaine. Mais tout a changé lorsque les fournisseurs commerciaux ont commencé à élaborer leurs propres solutions abordables qui ne nécessitent pas trop de configuration. Les applications et plateformes d'apprentissage automatique ont recueilli respectivement 28,5 et 14,4 milliards de dollars américains de financement jusqu'en mars 2019, et ces chiffres augmentent en même temps que la demande.
3. Les experts en big data seront très demandés
Des postes comme ceux de directeur des données et de spécialiste des données sont relativement nouvelles et n'existent réellement que depuis la mise en œuvre massive de l'apprentissage automatique et du big data.
Un bon responsable ou scientifique des données est également précieux pour sa base de connaissances. Ils doivent être familiarisés avec un large éventail de sujets, notamment les langages de programmation, les algorithmes d'apprentissage automatique, les techniques de manipulation des données, ainsi que les plateformes et outils de données. Les spécialistes doivent connaître les dernières tendances et savoir comment les utiliser pour résoudre des tâches particulières, ce qui demande du temps et de l'expérience. Bien que ces deux facteurs signifient que les spécialistes peuvent être coûteux, ils peuvent potentiellement apporter des bénéfices importants à votre entreprise, donc commencer à chercher un spécialiste maintenant pourrait être une bonne idée.
4. Les données rapides et exploitables seront de plus en plus utilisées.
La concurrence entre les entreprises signifie qu'elles doivent prendre des décisions qui changent la donne avant même que les autres concurrents ne voient l'opportunité. Big data permet de trouver et d'agir sur ces changements plus facilement.
Lorsque nous parlons d'analyse de données, même lorsqu'il s'agit d'apprentissage automatique, nous entendons généralement l'analyse en mode batch (lorsque nous collectons des lots de données, les soumettons à un algorithme et que celui-ci nous donne des informations précieuses sur le résultat). Mais cela ne signifie pas que nous pouvons prendre une décision dès que nous recevons les données; il faut du temps pour faire une analyse finale.
Les données rapides permettent un traitement en temps réel, telles qu'elles apparaissent dans nos bases de données. Cela signifie que nous pouvons analyser les changements dans les flux de données sur place et y répondre rapidement. C'est un véritable changement de jeu.
Les données exploitables sont le résultat de l'analyse des big data. Lorsqu'on obtient un grand nombre de données de types différents, on ne peut pratiquement rien en faire. Mais après les avoir traitées avec des outils d'analyse des big data, on peut obtenir des informations qui nous aideront à prendre des décisions éclairées et rationnelles.
Selon certains experts, le big data pourrait même être remplacé à l'avenir par des données rapides et des données exploitables.
5. Un plus grand nombre d'entreprises essaieront de monétiser leurs données
Les données sont recueillies partout, des épiceries aux sites web et aux applications, et toutes ces données peuvent être vendues à d'autres entreprises comme une autre source de revenus. La demande pour ce type de données est élevée et ne semble pas diminuer.
6. De plus en plus d'outils d'analyse de données ne nécessiteront plus l'intervention d'un analyste.
La demande d'analyse de données est élevée, mais comme nous l'avons déjà mentionné, il y a un manque de professionnels dans ce domaine. Il est fort possible que les fournisseurs commencent à proposer à leurs clients des solutions qui nécessitent beaucoup moins de compétences techniques.
7. Big data pourraient même mettre fin au débat sur le changement climatique
Une analyse supplémentaire des big data pourrait aider les scientifiques à consolider leur compréhension du changement climatique, de ses causes et de ses effets. Cela facilitera les débats politiques fondés sur des preuves.
8. Big data pourraient aider à trouver des remèdes aux maladies infectieuses
Le secteur de la santé est l'un des principaux utilisateurs de big data. Certains scientifiques pensent qu'après avoir regroupé de grandes quantités de dossiers médicaux en un seul lot de données, de nouveaux remèdes pourraient être trouvés beaucoup plus rapidement que prévu.
Ils ont des arguments, mais cette idée se heurte à deux problèmes majeurs. Premièrement, le volume des données des dossiers cliniques était d'environ 170 exaoctets pour la seule année 2019, et l'augmentation annuelle estimée est de 1,2 à 2,4 exaoctets par an. C'est beaucoup de données, et le défi est de les rassembler et de les stocker en un seul endroit. Un autre défi est que les institutions de recherche peuvent ralentir le processus de découverte via un droit des brevets compliqué.
9. Le traitement du langage naturel (NLP) sera plus largement utilisé
Au fur et à mesure de son développement, la technologie devient à la fois plus abordable et plus conviviale. Certains experts prédisent que, dans un avenir proche, nous ne devrons plus utiliser de code pour interagir avec des systèmes intelligents.
Les entreprises peuvent dès à présent tirer parti du NLP en mettant à la disposition de leurs clients des chatbots intelligents capables de fournir des informations rapidement, comme le ferait un agent humain. L'analyse des interactions verbales entre le client et l'entreprise peut également aider les spécialistes du marketing à comprendre les sentiments du client à l'égard de la marque.
10. La cybersécurité restera un défi
Plus vous stockez de données, plus il est difficile de les protéger. Les entreprises qui utilisent le big data seront confrontées à davantage de défis en matière de cybersécurité, car l'utilisation de logiciels supplémentaires offre aux cybercriminels davantage de possibilités de voler des données.
11. Les données continueront à migrer vers le cloud
Étant donné que le volume de données augmente, les entreprises qui utilisent des données devront choisir entre mettre en place un système de stockage de données avec une plus grande capacité ou laisser les services de cloud computing gérer le problème du stockage des données. Compte tenu du fait que les services en nuage offrent un grand espace de stockage à des prix abordables sans qu'il soit nécessaire d'entretenir le matériel, nous pensons que la plupart des gens opteront pour la seconde solution. Cela est d'autant plus vrai que si vous manquez d'espace de stockage dans le nuage, vous n'avez pas besoin d'installer encore plus de matériel ; il vous suffit d'étendre votre plan.
12. Big Data ne remplacera pas les chercheurs
Il est évident que l'analyse des big data peut donner beaucoup plus d'informations que les méthodes de recherche traditionnelles, et ces informations seront plus précises et plus précieuses. Mais le principal problème est que nous pouvons apprendre à une machine à trouver des modèles et des corrélations, mais nous ne pouvons pas lui apprendre à comprendre le contexte aussi bien qu'un humain. Les experts en big data resteront donc une aide pour les chercheurs, et non un remplacement.
13. Dans le futur, les compétences en science des données pourraient devenir aussi courantes que les compétences en utilisation d'Excel le sont aujourd'hui
Andy Monfried, PDG et fondateur de Lotame, suppose que des applications de big data en libre-service dotées d'une interface conviviale verront le jour, rendant ainsi presque chaque travailleur capable d'analyser de grands volumes de données, ce qui pourrait devenir une routine de travail à l'avenir.
14. Big Data sera intégré à l'Internet des objets (IoT).
Les entreprises cherchent constamment à tirer plus de profit de leurs produits, et la génération de données est un moyen d'y parvenir. Les appareils IoT sont susceptibles de recueillir de nombreuses informations sur les utilisateurs et leur environnement. Ces données peuvent ensuite être analysées au sein de l'entreprise pour améliorer l'expérience client ou vendue.
15. Davantage de données seront analysées et utilisées pour la prise de décision.
99,5% des données collectées ne sont jamais analysées ou utilisées de quelque manière que ce soit. C'est une perte énorme pour les entreprises qui recueillent ces données. Avec le développement du big data et de l'apprentissage automatique, ce pourcentage va certainement baisser. Les spécialistes des données trouveront certainement un moyen d'utiliser ces 99,5%.
16. Les entreprises qui utilisent big data verront leurs dépenses diminuer
Selon les enquêtes menées par Syncsort et NewVantage, l'analyse des Big Data a permis à 59,4% des répondants de réduire leurs dépenses. 66,7% des entreprises ont commencé à utiliser le Big Data spécifiquement dans ce but.
17. Big data vont renouveler l'intérêt pour la technologie blockchain
Les grandes quantités de données suscitent des inquiétudes en matière de sécurité, et la blockchain peut s'avérer très utile pour les résoudre. Nous pourrions constater un intérêt accru pour la technologie blockchain en matière de sécurité des données dans un avenir proche.
18. Les entreprises vont commencer à utiliser plus d'un outil d'analyse des données
Les outils d'analyse de données sont encore récents, et il arrive qu'un seul logiciel ne puisse pas répondre à tous les besoins d'une entreprise donnée. Par exemple, une solution peut être très efficace pour travailler avec des données volumineuses, mais ne pas avoir de capacités d'analyse rapide des données, tandis qu'une autre peut être capable d'analyser des données rapides mais avoir une interface utilisateur non conviviale.
C'est pourquoi les entreprises vont combiner différentes applications pour générer un maximum de bénéfices. Selon Gartner, certaines entreprises utilisent déjà plus d'une application "standard d'entreprise".
19. S'attendre à une utilisation plus large de l'architecture des tissus de données
Le tissu de données est une architecture qui prend en charge les données et les analyses composables ainsi qu'une variété de leurs composants. Les avantages comprennent une diminution de 30% du temps de conception de l'intégration, une réduction de 30% du temps de déploiement et une diminution de 70% de la maintenance. Le tissu de données peut également tirer parti des compétences et des technologies existantes des hubs de données, des lacs de données et des entrepôts de données. Tout cela, ainsi que la possibilité d'introduire de nouvelles approches et de nouveaux outils pour l'avenir, ne laisse pratiquement aucun doute sur le fait que cette architecture sera largement utilisée.
20. GDPR restera une préoccupation majeure
Les initiatives de gouvernance des données n'ont pas diminué leurs activités. GDPR a désigné les clients comme les propriétaires fermes de toute information qu'ils créent, et ils ont le pouvoir de choisir les entreprises auxquelles ils veulent donner leurs données. Si une entreprise se comporte mal, ils peuvent se tourner vers un concurrent, ce qui entraîne une perte de revenus.
Big data repose sur les clients, les entreprises devront donc se conformer au GDPR et aux réglementations locales, non seulement pour éviter les sanctions, mais aussi pour conserver le revenu de leurs données.
